一种基于模糊人物图像的锐化新方法

本文提出了一种基于模糊人物图像的锐化新方法。该方法是先从彩色图像中提取R分量图像进行边缘检测并且照亮边缘,然后处理边缘图像的对比度和平滑度,提取出边缘,并对该边缘图像进行锐化,得到了图像边缘锐化而其它部分平滑的清晰图像。该方法和常用的反锐化掩模法进行了对比,效果明显好于反锐化掩模法。     

非整数步长的分数阶微分Sobel算子的应用

针对现有的分数阶边缘提取算子对于具有大量的平滑区域图像和丰富纹理图像的边缘检测精度较低的情况,对Gruwald-Letnikov（G-L）分数阶微分整数步长和传统的Sobel算子进行了相关的改进,并利用高斯加权的拉格朗日插值方法确定非整数点的灰度值,构造了一个新的分数阶微分掩模模板。理论研究与实验分析表明：该模型可用于检测含有丰富的纹理细节与大量的平滑区域的图像,且检测精度与清晰程度都有显著的提高。     

基于边缘方向性的小波边缘检测算法

现有的基于小波变换的图像边缘提取方法会导致边缘细节的损失且边缘位置会发生偏移,因此本文给出了一种改进的边缘检测方法。该算法先对图像进行平滑处理,然后用小波变换提取边缘。传统的平滑方法避开了边缘的方向性,且对图像的边缘保持效果不佳。本文提出了基于边缘方向性的平滑算法,该算法在处理边缘像素时可自动搜索边缘方向进行平滑,用该算法和小波方法结合进行边缘检测。仿真实验给出的实验结果有力地证明了该方法的有效性。     

基于图像特征分块的分数阶微分图像增强算法

为了改善图像增强效果,突出图像主体,研究了一种基于图像特征分块的分数阶微分图像增强新算法。该算法通过构造分数阶微分掩模算子,根据图像特征分块的结果设定分数阶阶数,形成分数阶阶数矩阵,然后将其代入掩模算子,并与原图像进行运算。实验中分别对原图像和加入了高斯噪声的图像进行处理,并比较了不同参数时图像增强效果。实验结果表明,该算法能较大地增强图像主体部分的纹理,同时一定程度上抑制了背景及平滑区域图像噪声的增加。在图像平均梯度略低于传统分数阶微分增强算法的程度上,该算法对图像纹理的增强幅度更大。     

模糊掩模及其与传统掩模的关系

基于集合论方法构建了模糊掩模的数学模型,认为该模型是对传统掩模的一个扩展。与传统掩模主要用以解决空间混杂问题不同,模糊掩模侧重于解决波谱混杂问题。该方法利用波谱分离技术,通过对端元组分波谱丰度的求解,构建遥感图像的模糊子集,达到解决波谱混杂问题的目的。这两种掩模方法相结合,可为遥感图像的预处理提供更好的途径。      

基于积分图像的快速选择掩模平滑算法

在选择掩模平滑算法中,需要计算一幅图像的大量局部窗口的灰度均值和方差。而运用积分图像和平方积分图像,可以实现一种计算速度与图像窗口大小无关的灰度均值和方差的快速计算方法。将这种灰度均值和方差的快速计算方法运用于选择掩模平滑算法中,来计算各个掩模的灰度均值和方差,能够大大地提高算法的计算速度,从而实现了选择掩模平滑算法的快速计算。     

基于改进约束最小二乘方法的图像复原算法

约束最小二乘方法(约束最小二乘方滤波器)在图像复原的应用过程中普遍只要求噪声方差和均值的知识,对处理的每一幅图像都能产生最优效果,因而得到了广泛应用。文中提出的图像复原算法就是基于约束最小二乘方法的,并对其进行了改进。通过实验证明,用该改进的图像复原处理方法复原的图像比用维纳滤波方法复原的图像更加平滑,复原图像的信噪比也更大。另一方面,改进的约束最小二乘方法复原的图像比平滑约束最小平方法复原的图像具有更加突出的边缘,而且同样具有更高的信噪比。适当应用该方法,能够体现出维纳滤波和平滑约束最小平方滤波这两种基本的约束最小二乘方滤波相结合的效果优势。     

基于改进约束最小二乘方法的图像复原算法

约束最小二乘方法（约束最小二乘方滤波器）在图像复原的应用过程中普遍只要求噪声方差和均值的知识,对处理的每一幅图像都能产生最优效果,因而得到了广泛应用。文中提出的图像复原算法就是基于约束最小二乘方法的,并对其进行了改进。通过实验证明,用该改进的图像复原处理方法复原的图像比用维纳滤波方法复原的图像更加平滑,复原图像的信噪比也更大。另一方面,改进的约束最小二乘方法复原的图像比平滑约束最小平方法复原的图像具有更加突出的边缘,而且同样具有更高的信噪比。适当应用该方法,能够体现出维纳滤波和平滑约束最小平方滤波这两种基本的约束最小二乘方滤波相结合的效果优势。     

基于双掩模图像差影的工业产品表面缺陷检测

针对利用图像差影法进行缺陷检测时易受配准精度和产品制作过程扰动的影响,以及单掩模算法难以检测不同类型缺陷的问题,结合工业产品表面缺陷,提出基于双掩模的图像差影策略.通过分别提取模板图像和待测图像的边缘并作膨胀处理得到双掩模即模板掩模和待测掩模,双掩模进行融合处理后分别与模板图像和待测图像做卷积,再采用差影法进行缺陷检测.实验证明:该方法能精确检测出多类表面缺陷,且满足实时要求.     

基于粗糙集理论的图像平滑算法研究

基于粗糙集理论,针对高斯噪声和脉冲噪声,分别采用高斯模板和中值滤波技术,提出了图像平滑算法.这两种算法在去噪的同时,都能够很好地保持图像细节,并且简单易行、处理速度快、使用范围广.通过实验,该算法对灰度图像和彩色图像的处理效果较之传统的处理方法,质量上有较大的提高.     

一种基于图像方向信息测度算法的自适应表格图像增强算法

图像增强是图像处理的重要任务.为了有效地增强对比度极低的表格图像,提出了基于图像方向信息测度算法的自适应图像增强算法.该方法首先在像素级利用图像方向信息侧度将图像像素分为平滑点和阶跃边缘点;然后针对表格图像特点,再对平滑点细分为平滑点和屋脊边缘点,同时,对不同类型的点设计不同的滤波方法,以便通过算法自适应来初步增强图像;最后,利用模糊增强算法来对图像进行对比度增强,以达到更好的增强效果.实验表明,该算法能有效地增强对比度极低的表格图像,并使得结果图像有很好的视觉效果.     

基于TMS320DM642内河船舶目标检测系统的设计与实现

介绍了一种基于3MS320DM642内河船舶目标检测系统的设计与实现。首先讨论了船舶检测系统的硬件设计，该系统采用新一代数字多媒体处理器TMS320DM642。它具有极强的处理能力，可以保证图像信息处理的实时性和准确性。然后在硬件平台的基础上给出了其软件实现，提出了基于形态学重构的内河船舶目标检测算法。该算法先对原图像进行中值滤波，然后取滤波后的图像中亮度值最大的像素作为标记图像；原图像经顶帽变换，并进行迭代阈值分割后的图像作为掩模图像来进行形态学重构，从而实现船舶目标检测。最后将该系统应用于长江三峡的船舶检测，实验结果表明，该系统能实时的满足算法的需要，该算法在复杂背景下，能准确地检测出目标。     

Scale‐adaptive Structure‐preserving Texture Filtering

This paper proposes a scale‐adaptive filtering method to improve the performance of structure‐preserving texture filtering for image smoothing. With classical texture filters, it usually is challenging to smooth texture at multiple scales while preserving salient structures in an image. We address this issue in the concept of adaptive bilateral filtering, where the scales of Gaussian range kernels are allowed to vary from pixel to pixel. Based on direction‐wise statistics, our method distinguishes texture from structure effectively, identifies appropriate scope around a pixel to be smoothed and thus infers an optimal smoothing scale for it. Filtering an image with varying‐scale kernels, the image is smoothed according to the distribution of texture adaptively. With commendable experimental results, we show that, needing less iterations, our proposed scheme boosts texture filtering performance in terms of preserving the geometric structures of multiple scales even after aggressive smoothing of the original image.     

基于量子衍生方法的空域滤波图像增强算法

借鉴量子衍生方法,将归一化图像表示为量子比特形式,利用图像像素点与其邻域像素点灰度相关性强的特点,提出了一种基于量子衍生方法的空域滤波图像增强算法,并选择3×3和5×5两种大小的空域滤波模板,进行了算法的仿真和比较.最后,引入客观评价指标图像的熵,对算法的图像增强效果进行评价.结果表明,从主观视觉和客观评价指标两方面,该算法的图像增强效果都优于传统图像增强算法.针对能见度和对比度较低的图像,相比3×3大小的空域滤波模板,5×5大小的空域滤波模板时,算法的图像增强效果更佳,图像的熵更大.     

保持边缘的高斯平滑滤波算法研究

提出了一种新的彩色图像高斯滤波算法EPGF,该方法从人眼视觉感知中的彩色细节失明及同时对比特性出发,根据像素间的色差和位置关系共同确定高斯权值,使算法对区域内部进行平滑的同时,保持区域间的边缘不变。给出了各种滤波结果的主观和客观的对比,实验结果表明了算法的有效性。     

改进各向异性扩散模型在图像滤波去噪中的应用

为了增强锅炉水位计图像滤波去噪效果,提高图像清晰度,便于后期液位计图像识别研究,通过分析P-M各向异性扩散模型、选择扩散模型及You Yu-Li和Kaveh M四阶偏微分方程的滤波去噪算法,提出了改进各向异性扩散模型滤波算法.所提算法对Perona和Malik两个扩散函数均值化,并引入标准差作为梯度期望值的偏差裕度,结合了P-M各向异性扩散模型保边缘特性的优点,并消除了由于传统各向异性滤波算法迭代过度所造成的阶梯缺陷问题,确保图像有用信息不缺失和像素点平滑度.实验结果表明:所提算法能够更好地降低噪声对目标信号提取产生的影响,提高了图像识别鲁棒性,增强了图像平滑滤波效果,保证了锅炉水位计图像边缘清晰度和完整性.     

一种用于图像降噪的自适应均值滤波算法

图像中噪声的消除是图像处理与识别的重要环节,噪声滤除效果的好坏直接影响着后续图像处理与识别的质量.为此,提出一种用于图像降噪的空间域滤波算法,自适应均值滤波算法(Adaptive Averaging Filtering Algorithm,AAFA).该算法中局部窗口的系数(掩模系数)是根据局部窗口内各像素与中心像素间的灰度和空间关系计算的,即局部窗口中心像素灰度均值的计算既考虑了窗口内各像素与中心像素间的灰度值差异,又顾及了窗口内各像素与中心像素间的距离.利用该算法进行图像降噪的实验结果表明,相对于经典的空间域均值滤波算法和其它的均值滤波算法,该算法的噪声滤除效果更好.     

在空间域获得同态滤波模板的新方法

同态滤波是一种将图像亮度范围压缩和对比度增强的频域处理方法.同态滤波能够消除不均匀照度的影响而又不损失图像细节.本文简要介绍了同态滤波的原理,提出了一种在空间域获得同态滤波模板的方法,并且基于Matlab在空间域实现了图像的同态滤波增强.     

基于最大目标函数的医学图像边缘检测

鉴于医学图像特点和传统算法的缺点,提出一种新的医学图像边缘检测算法,该算法通过考察3×3模板的理想边缘结构特征,将模板像素沿边缘方向分为两个集合,通过距离度量函数构造适当的目标函数,计算四个方向的目标函数值,从而获得最大目标函数值,并与给定的阈值比较,应用非极大抑制方法,判别该象素是否为边缘点,最后进行双阈值连接,可得到单像素边缘图像。仿真结果表明,该算法能够有效检测医学图像边缘,所检测出的图像边缘细节丰富,单像素宽,定位准确。     

基于极值的椒盐噪声滤波改进算法

为了在有效滤除椒盐噪声的同时更好地保护图像细节,提出一种基于极值的椒盐噪声滤波改进算法.算法首先进行噪声检测,将灰度值为0和255附近的像素点,且不构成5像素或以上直线的点作为噪声点,其余点作为信号点;然后进行噪声滤波,为了保护图像中的边缘、细节或细线,信号点不做任何处理,而对噪声点使用梯度法进行处理.Matlab仿真实验结果表明,新算法不仅能有效滤除椒盐噪声,在保护细节方面也取得了优于传统中值滤波算法的效果.